【数据库优化方案】创建连接池减少连接创建

模拟了研发垂直电商系统最原始的场景，在遇到数据库查询性能下降的问题时，我们使用数据库连接池解决了频繁创建连接带来的性能问题，后面又使用线程池提升了并行查询数据库的性能。其实，连接池和线程池你并不陌生，不过你可能对它们的原理和使用方式上还存在困惑或者误区，我在面试时，就发现有很多的同学对线程池的基本使用方式都不了解。借用这节课，我想再次强调的重点是：池子的最大值和最小值的设置很重要，初期可以依据经验来设置，后面还是需要根据实际运行情况做调整。池子中的对象需要在使用之前预先初始化完成，这叫做池子的预热，比方说使用线程池时就需要预先初始化所有的核心线程。如果池子未经过预热可能会导致系统重启后产生比较多的慢请求。池化技术核心是一种空间换时间优化方法的实践，所以要关注空间占用情况，避免出现空间过度使用出现内存泄露或者频繁垃圾回收等问题。

【数据库优化方案】主从复制原理

主从复制的过程是这样的：首先从库在连接到主节点时会创建一个 IO 线程，用以请求主库更新的 binlog，并且把接收到的 binlog 信息写入一个叫做 relay log 的日志文件中，而主库也会创建一个 log dump 线程来发送 binlog 给从库；同时，从库还会创建一个 SQL 线程读取 relay log 中的内容，并且在从库中做回放，最终实现主从的一致性。这是一种比较常见的主从复制方式。

在使用主从复制这个技术点时，你一般会考虑两个问题：1. 主从的一致性和写入性能的权衡，如果你要保证所有从节点都写入成功，那么写入性能一定会受影响；如果你只写入主节点就返回成功，那么从节点就有可能出现数据同步失败的情况，从而造成主从不一致，而在互联网的项目中，我们一般会优先考虑性能而不是数据的强一致性。2. 主从的延迟问题，很多诡异的读取不到数据的问题都可能会和它有关，如果你遇到这类问题不妨先看看主从延迟的数据。我们采用的很多组件都会使用到这个技术，比如，Redis 也是通过主从复制实现读写分离；Elasticsearch 中存储的索引分片也可以被复制到多个节点中；写入到 HDFS 中文件也会被复制到多个 DataNode 中。只是不同的组件对于复制的一致性、延迟要求不同，采用的方案也不同。但是这种设计的思想是通用的，是你需要了解的，这样你在学习其他存储组件的时候就能够触类旁通了。

【数据库优化篇】数据库拆分

     思考总结：

                    1、数据库分为垂直拆分（如用户、订单不同业务可以垂直扩展），水平拆分（订单不断增长可以按月或年水平扩展）

                    2、合理设计分区算法，对常用的查询业务字段进行分析，确定id与id之间的map表

                    3、尽量处理掉count，避免多表查找的问题。

分库分表是一种常见的将数据分片的方式，它的基本思想是依照某一种策略将数据尽量平均地分配到多个数据库节点或者多个表中。
    不同于主从复制时数据是全量地被拷贝到多个节点，分库分表后，每个节点只保存部分的数据，这样可以有效地减少单个数据库节点和单个数据表中存储的数据量，在解决了数据存储瓶颈的同时也能有效地提升数据查询的性能。同时，因为数据被分配到多个数据库节点上，那么数据的写入请求也从请求单一主库变成了请求多个数据分片节点，在一定程度上也会提升并发写入的性能。
数据库分库分表的方式有两种：一种是垂直拆分（适用于不同的业务之间按照库拆分），另一种是水平拆分（同一业务）

拆分的规则有下面这两种：
    1. 按照某一个字段的哈希值做拆分，这种拆分规则比较适用于实体表，比如说用户表，内容表，我们一般按照这些实体表的 ID 字段来拆分。比如说我们想把用户表拆分成 16 个库，每个库是 64 张表，那么可以先对用户 ID 做哈希，哈希的目的是将 ID 尽量打散，然后再对 16 取余，这样就得到了分库后的索引值；对 64 取余，就得到了分表后的索引值。
    2. 另一种比较常用的是按照某一个字段的区间来拆分，比较常用的是时间字段。你知道在内容表里面有“创建时间”的字段，而我们也是按照时间来查看一个人发布的内容。我们可能会要看昨天的内容，也可能会看一个月前发布的内容，这时就可以按照创建时间的区间来分库分表，比如说可以把一个月的数据放入一张表中，这样在查询时就可以根据创建时间先定位数据存储在哪个表里面，再按照查询条件来查询。

【数据库优化方案】生成全局唯一ID

使用系统自带的UUid，第一是字符串，第二无法形成自增id

因此生成器Snowflake是个比较好的选择，也可以用微信的生成器（https://www.infoq.cn/article/wechat-serial-number-generator-architecture）

美团：https://tech.meituan.com/2017/04/21/mt-leaf.html

【数据库优化方案】noSql使用

总结：

       1、数据库磁盘寻址分为顺序和随机寻址。随机寻找比较耗时

       2、nosql采用lsm牺牲一定读的性能换取写入的性能。

NoSQL 数据库都在使用的基于 LSM 树的存储引擎，这种算法使用最多，所以在这里着重剖析一下。LSM 树（Log-Structured Merge Tree）牺牲了一定的读性能来换取写入数据的高性能，Hbase、Cassandra、LevelDB 都是用这种算法作为存储的引擎。它的思想很简单，数据首先会写入到一个叫做 MemTable 的内存结构中，在 MemTable 中数据是按照写入的 Key 来排序的。为了防止 MemTable 里面的数据因为机器掉电或者重启而丢失，一般会通过写 Write Ahead Log 的方式将数据备份在磁盘上。MemTable 在累积到一定规模时，它会被刷新生成一个新的文件，我们把这个文件叫做 SSTable（Sorted String Table）。当 SSTable 达到一定数量时，我们会将这些 SSTable 合并，减少文件的数量，因为 SSTable 都是有序的，所以合并的速度也很快。当从 LSM 树里面读数据时，我们首先从 MemTable 中查找数据，如果数据没有找到，再从 SSTable 中查找数据。因为存储的数据都是有序的，所以查找的效率是很高的，只是因为数据被拆分成多个 SSTable，所以读取的效率会低于 B+ 树索引。

倒排索引是指将记录中的某些列做分词，然后形成的分词与记录 ID 之间的映射关系。